气候变化背景下中国樟子松潜在分布预测

【目的】预测不同气候条件下樟子松Pinus sylvestris var. mongolica在中国的潜在分布及迁移，确定影响樟子松分布的主要环境变量，为樟子松合理引种与保护提供理论依据。【方法】根据200个樟子松分布点和20个环境变量，利用R语言中ENMeval数据包优化最大熵模型(MaxEnt)并利用ArcGIS空间分析技术对当前气候条件下樟子松在中国潜在分布进行模拟，通过Pearson相关分析和方差膨胀因子分析结合预建模结果对环境因子的筛选，综合Jackknife检验和相关系数，分析樟子松主导限制因子，预测樟子松从当前到未来时期(2050s和2100s)的3种气候情景(SSP126、SSP245和SSP585)下适生区变化趋势。【结果】MaxEnt模型受训者工作特征曲线都大于0.94，说明模型精度较高，能较好预测樟子松潜在分布；影响樟子松分布的主导因子为最冷季度平均气温、降水量季节性变化、最冷月最低气温、温度季节变动系数、最干季度平均气温和最热月最高气温，累计贡献率为92.9%；当前气候条件下，樟子松的适宜分布区主要位于中国大兴安岭地区，总适宜区面积占中国总面积的6.72%；未来...